Novedades en el certificado de antecedentes judiciales y sus impactos en las tareas de cuidados
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo ahonda en dos objetivos principales. Primeramente, exhibir las últimas novedades legislativas sobre la presentación de certificados de antecedentes judiciales para trabajos que involucren tareas de cuidados. En segundo lugar, potenciar la necesidad de visibilizar a los cuidados, como derecho y como función social. Ello implica la posibilidad de recibir y brindar cuidados en condiciones de igualdad y calidad. Para ello es necesario formalizar el empleo en este sector de actividad, mejorar las condiciones laborales y brindar formación para que el servicio sea de calidad. El texto se estructura en cuatro partes, una introducción y tres apartados. En la introducción se presenta el tema y los antecedentes normativos, así como también se analizan antecedentes y el ámbito de aplicación de la ley 19.791 (2019). En el primer apartado se realiza una aproximación a la incidencia de esas novedades normativas en el área de trabajo en cuidados. El segundo apartado indaga la compatibilidad de dichas novedades con el ordenamiento jurídico uruguayo. En el último apartado, se presentan los fundamentos conceptuales del tema. Finalmente, se exponen algunas reflexiones.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".